架构图 ?...推荐系统很重要的一点是“快”，所以索引还必须有实时更新能力。...由此可见，这个“微服务”架构在享受的各种好处之后，还能巧妙地避开网络开销陷阱。这是降低系统延时、提升推荐系统时效性的关键。...更进一步，利用elk完全可以对整个推荐流程进行日志分析，如分析推荐理由，过滤原因，统计推荐效果等。当然对于体量大的业务日志量会非常惊人，这里只要抽样部分日志即可。...强大的A/B实验工具是做好推荐的关键。A/B实验工具几乎都是按google的分层实验论文设计的。要做好推荐，这方面还是值得研究研究的。
多重压力下，推荐引擎滑向失控边缘。 研发中心基础架构部架构师分享推特推荐引擎在数月的时间里从不可控回到可控，可用性由不足2 个9提升至3个9，同时提升业务支持能力的经验，帮你系统性解决可靠性问题。...1 推荐引擎架构 推特推荐引擎服务于推特各类推荐业务，如服务热门流、热点流、视频后推荐等，是推荐系统的枢纽，需结合特征、模型、物料等环节驱动业务运行，架构图： 用户请求推荐内容时，先到达推荐前端，随后在总控开启推荐流程...2 推荐引擎可靠性挑战 推特推荐引擎快速迭代中暴露的问题主要是：稳定性和。 2.1 稳定性 表现为单台引擎（如前文排序引擎）工作几个小时后即会发生一次宕机、内存溢出、超时启停等问题。...3 系统可靠运行的因素 质量 架构 代码质量 工具： 治理 扩缩容 人力： 运维 监控 在线系统稳定运行依赖于三个方面：系统本身架构设计和代码的质量；自动化的工具（如扩缩容、异常治理等）；运维、监控人员人力...存储原使用基于内存映射的外部存储引擎。该引擎沟通速度慢，沟通占用大，有内存性能问题（推特推荐引擎的核心问题所在），限制物料规模。
编辑 | 薛梁 在策划 AICon 人工智能与机器学习大会（2021.9.17-18 北京）的时候，首先想到的是推荐广告技术，不管是在工程技术还是在架构方面，也更符合 AI 技术的应用预期。...推荐引擎的核心技术和挑战 这几年整个推荐引擎的演变非常快，推荐引擎里面其实有三个核心的技术，一是召回技术，二是排序技术，三是机制技术，尤其是广告领域，它的机制属性是非常强的。...这三个技术对应到算法和架构上，就涉及到了召回技术，召回技术这几年变化非常多，最早的召回技术无论是搜索还是推荐，它本质上都是基于关键词的召回。...以强化学习为例，推荐结构中推荐引擎的发展，和算法是一致的，算法越来越复杂的同时，给在线架构和计算量带来了非常多的挑战，对应衍生出了非常多的技术。...推荐引擎 & 云原生 关于推荐引擎，在整个容量管理和自动化偏向云原生，云原生其实是一个大的概念，但整体上它代表着更好的、越来越 Serverless 化，越来越多的业务的开发，和底层的分布式架构解藕带来了研发效率的提升
Conductor Netflix的指挥是一个运行在云端的编曲引擎。 Copper 一个高性能的Java工作流引擎。 Cromwell -工作流程引擎，用Scala编写，设计简单和可扩展性。...Fission Workflows 一个高性能的工作流引擎，用于Kubernetes上的无服务器功能。 Flor 一个用Ruby编写的工作流引擎。...net和Java工作流引擎。...Workflow Core -.NET标准的轻量级工作流引擎 本架构师选择加黑的几个： 偏业务流程审批选Flowable , 作业的编排选Oozie或者AirFlow , Hadoop 作业选Oozie...本文：https://pub.intelligentx.net/curated-list-awesome-open-source-workflow-engines 讨论：请加入知识星球或者小红圈【首席架构师圈
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对于电子商务和资讯网站来讲，想在推荐技术领域精耕细作，研发高端的推荐算法并应用到海量数据上是非常困难的。正是在这样的背景下，百分点推荐引擎应运而生。...为此我们对百分点推荐引擎提出了以下技术要求： 支持各种推荐算法和科学衡量指标。研究人员们已经提出了数百种推荐算法以及相应的标准数据集和推荐效果衡量指标，百分点推荐引擎必须足够灵活以便能够支持这些算法。...架构设计 ? 根据上节提出的需求，我们将百分点推荐引擎设计为一组云服务的有机组合，如上图，百分点推荐引擎可以分为存储层，业务层，算法层和管理层四大功能组件。...Membase在百分点推荐引擎中扮演了主存的角色，主要用于支持百分点推荐引擎的计算。...喜欢就快来关注架构师之旅，这里带给你的是不一样的技术盛宴，让我们一起朝着架构设计奔跑吧。
一个很棒的开源工作流引擎列表 完整的产品 Airflow - 基于python的平台，用于运行任务的有向无环图(DAGs) Argo - Open source container-native workflow...Zeebe - 一个用于微服务编排的工作流引擎，能够执行由Camunda团队开发的BPMN模型 BPM套件 Activiti - Activiti is a leading lightweight, java-centric...Flowable - Flowable项目提供了一组核心的开源业务流程引擎，它们紧凑而高效。它们为开发人员、系统管理员和业务用户提供了工作流和业务流程管理(BPM)平台。...Workflow Core - Lightweight workflow engine for .NET Standard 本架构师选择加黑的几个，你选那个 ？...本文：https://pub.intelligentx.net/curated-list-awesome-open-source-workflow-engines 讨论：请加入知识星球或者小红圈【首席架构师圈
而当我们购物时，我们通常会购买我们所信任的人推荐的商品。如今是数字时代，人们网上购物时常会使用购物推荐引擎。 推荐引擎是一种数据过滤引擎，它通过算法及数据来给特定的用户推荐相关商品。...与此同时，它还向你展示你可能感兴趣的商品（推荐商品通常情况下，价格会更昂贵）。推荐引擎被用于交互销售、提升产品销量。...随着网络数据的日益暴涨，用户数量的显著提升，推荐引擎对于网店及电商公司的重要性日渐提高。其重要性表现在：电商公司通过推荐引擎查找信息，根据用户的喜爱偏好为其提供相关商品信息。 推荐引擎如何工作？...典型的推荐引擎通过以下四个阶段处理数据：收集，存储，分析和过滤。...（就像亚马逊推荐引擎一样，拥有“组合购买”、“为你推荐”标签） 存储数据 通过算法处理越多的数据，推荐结果就更加精准。这意味着，任何推荐引擎项目都可以转变成大数据项目。
我们于 2022 年下半年启动了 DGraph 的研发，DGraph 是一个 C++项目，目标是打造一个高效易用的推荐引擎。推荐场景的特点是表多、数据更新频繁、单次查询会涉及多张表。...了解这些特点，对于推荐引擎的设计非常重要。通过阅读本文，希望能对大家了解推荐引擎有一定帮助。为什么叫 DGraph？...因为推荐场景主要是用 x2i(KVV)表推荐为主，而 x2i 数据是图(Graph)的边，所以我们给得物的推荐引擎取名 DGraph。...2 正文 2.1 整体架构 DGraph 可以划分为索引层 &服务层。索引层实现了索引的增删改查。服务层则包含 Graph 算子框架、对外服务、Query 解析、输出编码、排序框架等偏业务的模块。...但是在推荐引擎里面，对于读取的性能要求非常高，核心数据的访问如果引入锁，会让引擎的查询性能受到很大的限制。 推荐引擎是一个读多写少的场景，因此我们在技术路线上选择的是无锁数据结构 RCU。
Greenplum 架构和核心引擎 Greenplum 架构和核心引擎 1 学习地址 2 1 Greenplum 架构概述 2 1.1 概述简介 2 1.2 MPP无共享静态拓扑 3 1.3 集群内数据分两类...2.9 QE各司其职 11 2.10 QE状态管理 12 2.11 QD返回查询结果给客户端 12 3 Greenplum 主要设计思考 13 3.1 继承自PostgreSQL的设计 13 3.2 主从架构...p=1 1 Greenplum 架构概述 1.1 概述简介 ODBC与JDBC都是基于标准的SQL来执行的,支持很好的第三方工具 1.2 MPP无共享静态拓扑 master与standby master...QE之间没有libpq链接 2.11 QD返回查询结果给客户端 1、最终QD将查询的结果返回给客户端 3 Greenplum 主要设计思考 3.1 继承自PostgreSQL的设计 3.2 主从架构
Greenplum 架构和核心引擎 Greenplum 架构和核心引擎 1 学习地址 2 1 Greenplum 架构概述 2 1.1 概述简介 2 1.2 MPP无共享静态拓扑 3 1.3 集群内数据分两类...2.9 QE各司其职 11 2.10 QE状态管理 12 2.11 QD返回查询结果给客户端 12 3 Greenplum 主要设计思考 13 3.1 继承自PostgreSQL的设计 13 3.2 主从架构...p=1 1 Greenplum 架构概述 1.1 概述简介 ? ODBC与JDBC都是基于标准的SQL来执行的,支持很好的第三方工具 1.2 MPP无共享静态拓扑 ?...3.2 主从架构 ? 3.3 数据储存 ? 3.4 数据通信 ? 3.5 三级并行计算 ? 3.6 流水线执行 ? 3.7 网络 ? 3.8 磁盘 ? 3.7 网络 ? 3.8 磁盘 ?
支持动态面向对象优化的体系架构可以实现世界一流的绩效。即使是目前最大的计算机系统，整个虚拟机中的多线程支持也能提供高可扩展性。...64位架构 Java HotSpot VM的早期发行版限于寻址四千兆字节的内存 - 即使在64位操作系统（如Solaris OE）上也是如此。...Java HotSpot VM架构通过使用自适应优化技术来解决上述Java语言性能问题。 回到顶部 热点检测 自适应优化通过利用有趣的程序属性来解决JIT编译的问题。...性能 除了Java HotSpot VM架构启用的核心面向对象优化之外，VM和Sun Java运行时环境还支持其他一些关键性能优化： 快速反思：Java库现在为经常使用的反射对象（如方法和构造函数）生成字节码存根...HotSwap支持：Java HotSpot VM的面向对象架构可实现诸如即时类重定义或“HotSwap”等高级功能。此功能提供了通过调试器API替换正在运行的应用程序中的已修改代码的功能。
磁盘结构 表空间可以看做是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层，所有的数据都存放在表空间中。InnoDB的表空间分为5大类。...系统表空间system tablespace 在默认情况下InnoDB存储引擎有一个共享表空间(对应文件/var/lib/mysql/ibdata1)，也叫系统表空间。...如果存储引擎正在写入页的数据到磁盘时发生了宕机，可能出现页只写了一部分的 情况，比如只写了4K，就宕机了，这种情况叫做部分写失效(partial page write)，可能会导致数据丢失。...除了InnoDB架构中的日志文件，MySQL的 Server层也有一个日志文件，叫做binlog，它可以被所有的存储引擎使用。
在多重的压力下，推荐引擎已经滑向了失控的边缘。...在 QCon 全球软件开发大会（2021）北京站上，微博研发中心基础架构部架构师马骎分享了微博推荐引擎在数月的时间里从不可控回到可控，可用性由不足 2 个 9 提升至 3 个 9 以上，同时提升业务支持能力的经验...今天我将分享该项目经验，包括：微博推荐引擎架构及当时情况的介绍、在线业务稳定性分析、推荐引擎中的改造实践。...1微博推荐引擎介绍 微博推荐引擎服务于微博各类推荐业务，如服务热门流、热点流、视频后推荐等，是推荐系统的枢纽，需结合特征、模型、物料等环节驱动业务运行，其架构如下图所示： 推荐引擎架构 用户请求推荐内容时会先到达推荐前端...推荐引擎可靠性挑战 微博推荐引擎快速迭代中暴露的问题主要是 稳定性和业务支持。 稳定性表现为单台引擎（如前文排序引擎）工作几个小时后即会发生一次宕机、内存溢出、超时启停等问题。如有突发流量更疲于应对。
推荐引擎是一定要搞得了，业务发展极快，哪个业务都要接入个性化推荐。构建推荐引擎没什么好探讨的了，现在需要思考和探讨的是怎么构建推荐引擎。 从哪个角度思考呢？...搜索引擎有极好的开源实现以及大量的架构分享文章，确定从搜索引擎入手，借鉴搜索引擎打造属于我们自己推荐引擎。 ...有了搜索引擎可以借鉴，但推荐系统虽然像搜索引擎，但毕竟不是搜索，推荐比搜索多得是，召回流程更多、更广泛，并且需要召回的范围是基于用户画像来构建的，搜索核心是输入词与文章之间的匹配程度，搜索引擎核心到今天依然是...，在搜索架构基础上需要扩展的是增加召回流程以及召回次数，后边再根据召回集拉取特征集进行打分排序。...个性化推荐是一个正在蓬勃发展的技术，推荐引擎会不断吸收内部、外部，以及其他领域的结果不断进行完善。
11.1 黑马头条推荐业务架构介绍 1.1.1业务 在头条APP海量用户与海量文章之上，使用lambda大数据实时和离线计算整体架构，利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系...，通过机器学习推荐算法进行智能推荐 1.1.2 架构与业务流 1、用户的行为收集，业务数据收集 2、批量计算(离线计算)：用户文章画像 3、用户的召回结果、排序精选过程 4、grpc的实时推荐业务流的搭建...分布式环境：Hbase会遇到三台时间同步的问题 python环境：三台也都必须安装 2.2 数据库迁移 2.2.1 数据库迁移需求 业务数据：133，134，135， 136 web 推荐系统...2、后端、客户端 APP集成 3、推荐人员基于文档埋点测试与梳理 2.3.2.2 黑马头条文章推荐埋点需求整理 埋点事件号: 停留时间 read 点击事件 click 曝光事件(相当于刷新一次请求推荐新文章...) exposure 收藏事件 collect 分享事件 share 埋点参数文件结构 曝光的参数：下拉刷新，推荐新的若干篇文章 我们将埋点参数设计成一个固定格式的json字符串 2.3.3
其系统架构如下： YouTube的推荐架构，包含了两个神经网络，分别用于产出候选集（召回）和排序。召回层的神经网络将用户在YouTube上的历史行为作为输入内容，完成从百万量级到百量级的候选内容筛选。
推荐系统业务和技术在传统架构支撑下自然堆砌，变得越来越臃肿，开发维护困难，推荐系统在应用架构上正面临新的挑战。...从大的架构上看，Flowengine是一个CloudNative架构，通过利用k8s的能力，实现了引擎内微服务的管理及动态化。...在引擎层便能够管理业务全过程，这对于后期开发维护都大有帮助。 接下来我们介绍一下应用Flowengine之后的架构是什么样子的。 04 应用Flowengine后推荐的架构 1....这样我们一个推荐的场景就变成了一个主场景引擎及若干AI模型引擎构成，而它们的底层资源管理和调度都无需场景开发者关心。和我们之前讲的传统架构比，结构上清晰了许多，而这一切都归功于必要的领域层抽象。...在引擎层面做到相互隔离，一个引擎就是一个场景，开发，升级，变更都能够互不影响。 服务运维，环境迁移部署更便利，CloudNative架构，无状态设计，方案可导入导出。
N3停止更新之后, 这个是目前我觉得质量最高的代码 http://heliumproject.org/ 代码在GitHub上: https://github.c...
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